包括人工智能和機器人在內(nèi)的數(shù)據(jù)驅(qū)動技術正在改變制造業(yè)，但智能工廠的崛起需要將計算推向邊緣。它是制造業(yè)新時代的曙光：新興的自動化技術正在引領第四次工業(yè)革命，智能工廠和倉庫有望通過連接設備和分布式基礎設施持續(xù)收集、共享大量的數(shù)據(jù)集。

　　對于依賴“數(shù)據(jù)”快速做決策的制造商來說，它是一個變革游戲規(guī)則的要素。自動化收集到的數(shù)據(jù)將被分析，用于改善流程、維護系統(tǒng)，并對工廠現(xiàn)場的實時問題作出響應。例如，精密的傳感器可以改善質(zhì)量控制和監(jiān)控維護；工業(yè)機器人可以自主運行并與制造系統(tǒng)聯(lián)通；增強或虛擬現(xiàn)實設備有助于保障產(chǎn)業(yè)工人的安全，提高培訓效果。

　　問題是制造商應如何充分利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機器人等先進數(shù)據(jù)驅(qū)動技術的潛力，提高生產(chǎn)率、簡化流程并增加靈活性？他們要怎么做才能既加快智能工廠計劃、在競爭中保持領先地位，同時又能保障數(shù)據(jù)隱私和安全呢？

　　程序的巨大計算需求，這些應用程序需要低延遲（或數(shù)據(jù)傳輸延遲）來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)傳輸和實時訪問。為了減少延遲和帶寬的使用，以及控制成本，計算處理必須更靠近數(shù)據(jù)的物理位置。怎么解決呢？ 這就需要將計算能力轉(zhuǎn)移到位于網(wǎng)絡“邊緣”的本地基礎設施上，而不是不依賴遙遠的數(shù)據(jù)中心。

　　據(jù)全球企業(yè)增長咨詢公司Frost & Sullivan發(fā)布的數(shù)據(jù)：到2022年，將有高達90%的工業(yè)企業(yè)使用邊緣計算技術，而IDC最近一份報告發(fā)現(xiàn)，40%的企業(yè)將在明年投資邊緣計算技術。人工智能技術供應商Kneron公司負責工程項目的副總裁Bike Xie表示：“要實現(xiàn)下一代工業(yè)革命，邊緣計算是必然的。”他對此解釋說：人工智能和其他自動化技術的未來，取決于不在中心位置的邊緣，無論是通過將物聯(lián)網(wǎng)和其他設備連接到分布式網(wǎng)絡節(jié)點上，還是通過能自主構建算法模型的人工智能芯片。

　　“邊緣計算是對云計算的補充。”Xie說道，“像云計算一樣，邊緣技術讓制造商能夠獲得及應用數(shù)據(jù)驅(qū)動的各種知識，它們將為智能工廠及其產(chǎn)品賦能。”

　　制造業(yè)走向邊緣

　　過去20年制造業(yè)巨變的結果，就是向邊緣計算轉(zhuǎn)變。無論是生產(chǎn)工業(yè)產(chǎn)品、電子設備的制造商還是在消費品領域，都在緩慢但穩(wěn)步地向著提高自動化以及系統(tǒng)和流程的自我監(jiān)控方向過渡著，以此提高產(chǎn)品產(chǎn)量，提高設備的維修效率，優(yōu)化供應鏈上的每個環(huán)節(jié)。

　　隨著制造商采用更多基于傳感器、自動化驅(qū)動的設備，他們也產(chǎn)生了比以往任何時候都要多的數(shù)據(jù)。但通常情況下，從基于傳感器的設備采集到的數(shù)據(jù)匯集到集中式系統(tǒng)后，可能很快就變得難以處理了，自動化速度降低，無法執(zhí)行實時應用程序。

　　邊緣計算允許制造商靈活選擇要處理的數(shù)據(jù)，從而消除了延遲，減少了帶寬使用，便于決定哪些數(shù)據(jù)在處理后應被立即銷毀。Xie說：“如果將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫藭庥銎款i，制造商可以在邊緣快速處理數(shù)據(jù)；如果延遲和帶寬不成問題，也可以將某些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到云端。”這樣處理數(shù)據(jù)不僅節(jié)省帶寬、降低成本，也更安全，因為數(shù)據(jù)是被立即處理的。

　　提供邊緣計算平臺的科技公司Lumen負責產(chǎn)品管理和服務的高級副總裁Paul Savill分享了一個從云計算轉(zhuǎn)向邊緣計算的例子?他們最近在一個新建的占地百萬平方英尺的工廠安裝了Lumen系統(tǒng)，大約50家不同制造商的機器人系統(tǒng)都依賴邊緣計算，“因為他們需要在5毫秒延遲時間內(nèi)精準控制機器人。”Savill說，“這種部署可實現(xiàn)從邊緣應用程序到機器人制造商數(shù)據(jù)中心的安全連接，在那里他們可以實時收集信息。”

　　不過Savill也提到，所有對于數(shù)據(jù)的長期存儲、機器學習和分析應用依然都在公共的云中。其他更大的工作量是在大數(shù)據(jù)中心中處理的。“它具有巨大的計算能力，可以快速處理大量數(shù)據(jù)。從公共云到邊緣計算再到本地計算這個鏈條非常重要，便于客戶利用最新的先進技術，為他們節(jié)省資金，提高效率。”

　　邊緣計算的預期好處

　　邊緣計算為信息技術（IT）、數(shù)據(jù)管理者和操作技術（OT）以及工廠機器的管理者帶來了不同的好處，前者管理數(shù)據(jù)，后者管理工廠機器。IT關注的是網(wǎng)絡互聯(lián)和產(chǎn)品質(zhì)量，OT關注的則是運營效率以及更好的決策。

　　Xie表示，這一優(yōu)勢還能提高生產(chǎn)流水線的效率和質(zhì)量。“比如，尿片制造商如果需要加入適量的吸水材料，并確保這些材料是均勻分布的。通過在本地硬件設備上實時處理機器學習算法，邊緣的人工智能就可以檢測異常，監(jiān)控質(zhì)量，從而節(jié)省資金，減少浪費性的錯誤。”

　　邊緣計算驅(qū)動未來工廠發(fā)展

　　IDC預測，到2023年，超過50%的新企業(yè)會將IT基礎設施部署在邊緣地帶，而不在企業(yè)數(shù)據(jù)中心了。而2020年這一比例還不到10%。但以分布式、開放的IT架構以及去中心化的處理能力為特色的邊緣計算技術仍處于早期階段。事實上，只有27%的制造商表示他們正在應用邊緣計算技術。這種情況正在快速轉(zhuǎn)變中：未來兩年內(nèi)，56%的制造商將啟動試點，17%的制造商將從試點階段進入全面應用。

　　Xie說，這些變化正在快速顯現(xiàn)，因為制造業(yè)需要邊緣計算提供的低延遲、少帶寬使用和實時數(shù)據(jù)的能力。“邊緣計算技術仍在發(fā)展和改進，但制造商需要它的基本能力以做出更好的決策。他們需要解決云計算存在的問題和限制，比如減少延遲和帶寬需求，從而降低整體成本。”

　　據(jù)IDC研究，數(shù)據(jù)收集和設備追蹤是最受制造業(yè)歡迎的邊緣計算應用項目，在現(xiàn)場服務和勞動管理方面的邊緣技術投資正在迅速擴大，在訂單跟蹤和安全系統(tǒng)上的投資也將實現(xiàn)顯著增長。

　　Xie說：“邊緣計算有很多不同的應用，可以為自動化制造的巨大潛力賦能。制造商需要這種技術來建造未來工廠，他們已經(jīng)準備好利用邊緣計算所能提供的一切優(yōu)勢了。”

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